2013-11 ГОРБАЧЕВСКАЯ Моделирование / КР / Коментарии к курсовой работе по моделированию

Тема курсовой работы: Моделирование разливной линии

Задание: Разработать имитационную модель разливной линии.

Исходные данные:

Имеется некоторая конвейерная автоматизированная линия по выпуску баночек фруктового сока. Пустые баночки для фруктового сока поступают в первый накопитель автоматизированной линии А±В секунд. После этого в них автоматически заливается сок. Одновременно может заливаться лишь одна баночка, на что расходуется F секунд. Затем баночки поступают в накопитель 2 выполнения операции закупоривания. Для этого расходуется С секунд времени на каждую баночку. Одновременно может обрабатываться одна баночка. Затем они поступают в третий накопитель для следующей операции. В конце конвейера баночки устанавливаются в ящики. Время установки одной баночки представляет собой равномерно распределенную случайную величину в интервале D±E секунд. Одновременно может устанавливаться не более двух баночек.

Начальные условия: В начале смены в накопителе 2 находятся G баночек, а в накопителе 3 – K баночек.

Цель моделирования: Определить какие размеры должны иметь накопители с номерами, указанными в таблице соответственно варианту. Промоделировать работу линии на протяжении одной смены (N часов).

Содержание

1. Постановка целей и задач, описание объекта моделирования

1.1 Цели исследования (моделирования)

- Определить какие размеры должны иметь накопители с номерами.

- Промоделировать работу линии на протяжении одной смены (N часов).

1.2 Задача

Разработать имитационную модель разливной линии

1.3 Описание объекта как формальной модели

X- входные данные

H- собственные параметры объекта

Y- наблюдаемые характеристики

V- внешние воздействия

1.4 Структурная схема

Объект состоит из:

Прибор П1 по разливу сока в баночки.

Прибор П2 для закупоривания баночек.

Прибор П3 для установки баночек сока в ящики.

1.5 Функциональная схема

Для выполнения первой операции по заполнению баночек фруктовым соком работает конвейер с частотой А±В секунд.

Описание функций прибора П1: Накопитель1 собирает очередь для выполнения первой операции. Фруктовый сок заливается в баночки. Операция1 выполняется F секунд. Одновременно может обрабатываться одна баночка.

Описание функций прибора П2: В начале смены в накопителе2 находятся G баночек. Накопитель2 собирает очередь для выполнения второй операции. Баночки с фруктовым соком закупориваются. Операция2 выполняется С секунд. Одновременно может обрабатываться одна баночка.

Описание функций прибора П3: В начале смены в накопителе 3 находятся K баночек.

Накопитель3 собирает очередь для выполнения третьей операции. Баночки с фруктовым соком устанавливаются в ящики. Операция3 выполняется D±E секунд. Одновременно может устанавливаться не более двух баночек.

2. Анализ возможных подходов решения поставленной задачи

В имитационном моделировании используются дискретные, непрерывные и комбинированные модели.

В настоящее время для моделирования информационных систем существуют различные методы: D-схемы (для непрерывно-детерминированных моделей), Q-схемы (для непрерывно-стахостических моделей), F-схемы (для дискретно-детерминированных моделей), P-схемы (для дискретно стахостических моделей), N-схемы (для сетевых моделей) и другие методы. Характерным для данной системы является случайное появление заявок (требований) обслуживания и завершение обслуживания в случайные моменты времени, то есть ее функционирование носит стахостический характер.

Выбор математической схемы из шести возможных проведем по параметрам X,Y.V,H (пункт 1.3 курсовой работы). Входные параметры X являются случайно распределенными (последовательно), то могут быть выбраны две схемы P и Q.

Так как процесс является непрерывным (по параметру время), то из двух схем P и Q выбираем Q. Вывод: для существующей информационной системы массового обслуживания наиболее подходящим методом моделирования является Q-схемы.

3. Разработка концептуальной модели

Разработаем систему массового обслуживания. При анализе основных функций системы (пункт 1.5 данной курсовой работы) выявили:

- каждая операция состоит их очереди ожидания обслуживания заявки H, и обслуживание заявки K;

- к каждой операции направлен поток w – поток поступления баночек;

- от каждого накопителя к элементу обслуживания заявки направлен поток u- поток обслуживания.

- источник подачи потока заявок И формирует первый w1 поток поступления баночек для операции П1;

- после выполнения последней операции П3 формируется y- поток ящиков.

Динамические элементы схемы: потоки w, потоки u, поток y.

Статические элементы: генератор потока И, устройства К, накопители Н.

* описать математическую модель теории массового обслуживания, для того чтобы в дальнейшем сравнить с результатами моделирования и определить адекватность модели.

4. Выбор программных средств моделирования

Машинная реализация модели

Исходя из требований к объекту (пункт 1) и математической модели/концептуальной схемы (пункт 3) программное обеспечение должно обладать следующими возможностями:

- обработка случайных процессов;

- возможность наблюдения за работой объекта в режиме машинного времени;

- сжатое наблюдение за объектом и т.д.

Эти возможности включает в себя GPSS.

5. Машинная реализация модели

5.1 Построение схемы работы объекта в символике языка GPSS

Построим Qсхему работы объекта

5.2 Программная реализация модели на языке GPSS

Необходимо поставить в соответствие элементам Qсхемы блоки программы.

5.3 Доказательство адекватности модель

Построение временных диаграмм или математической модели. И сравнение полученных результатов с отчетом работы модели на языке GPSS. Результаты представить в виде таблицы

6. Организация эксперимента

6.1 Определение гипотезы эксперимента

В зависимости от цели исследования строим не менее одной гипотезы.

А: Если ускорить процесс заливки баночек соком до …. то очередь Н1 сократится, поизводительность К2 выростет.

В:

С:

6.2 План эксперимента

Заменим одноканальное устройство К2 на многоканальное.

К2=2канала

К2=3 канала.

6.3 Количество экспериментов

* При поиске оптимального параметра меняем только один параметр. При проверке параметров — меняем несколько параметров одновременно. (в соответствии с целью работы)

7. Результаты эксперимента

Отчеты по работе модели и измененной модели

Выводы по всем гипотезам